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2025-11-13

男磨きハウスエシカル戸塚ヨットスクールだった

男磨きハウス第一話を観た。エシカル戸塚ヨットスクールだった。


男磨きハウス戸塚ヨットスクールは、弱さを受容し素直にエシカルコミュニティ自助ができる、医療福祉制度活用できる人間にとっては不要邪悪だ。しかし、そうできない人たちは存在する。男磨きハウス戸塚ヨットスクールもそういう人間の為の慈善活動だ。

https://youtu.be/DA2Z1EACF7c?si=1V_nzBzisBB386gB


現代の男が男らしく弱さを受け入れる過程は↑の動画でわかりやす説明していた。彼らは家父長制的な男ではあるが現代の形にアップデート済みで女にとって不快感の少ない"ミソジニー"ではない男だろう。


彼らは、この企画のように恋愛市場彷徨える女たちに対し、わりに的確なアドバイスを出せる側の男たちであり、後述するが男磨きハウス必要な男の為のコンテンツではない。



話を戻す。



ジョージ戸塚自分道筋で"生きる"ことができたから、「同じような人間には同じような道しか示せないやろうが!」とそれを理解できない人たちにキレている。



ただそのアウトプットが女やエシカルな繋がりを持てた人たちからすると邪悪に映るだろう。しかジョージ戸塚の救済対象は、"普通の話が通じない男"だから仕方がない。



フェミニズムはツイフェミやフェムセルという通称存在が生まれたことで分岐し、元からフェミニズムに大した関心のない人からするとフェミニズム邪悪な女権主義者たちの集まり認識されているのも同様の動きであるといえよう。



彼女らは明らかに"やりすぎ"である男嫌いであることを真っ当な権利運動の名の下で悪用している。しかし、では、何が彼女たちを救ってくれただろうか?それは男磨きハウス戸塚ヨットスクール、ひいてはナンパ師界隈などに通ずるものがあるだろう。



救いたい形をしていない弱者



救いたい形をしていない弱者孤独死を防いだ結果、世間的にはアンエシカル声明を出す事になる。そういう極端なPR活動をしていかないと話を聞いてもらえないのだ。普通の話が通じない人間いつまでも普通の話をし続けるのは残酷だという事にエシカル人間配慮すべきである。その上で邪魔だろうから批判し続ければいい。




健常者で精神疾患者や発達障害者と関わったことのある人なら心当たりがあるだろうが、彼らは「寝たらよくない?」とか「考えすぎじゃない?」とか思うような事で堂々巡り普通の人ができる作業をできない、訳のわからない事を堂々と語って周りをドン引きさせている。



彼らは決して人格破綻者として生まれた訳ではない。そう生まれたからそうで、たまたま不幸を乗り越えれなかったからそうなのだ




戸塚ヨットスクールクライアントを死なせているが、医療福祉現場でも人はじゃんじゃんバリバリ死んでいる。



しかしそれらの違いは明確で、戸塚ヨットスクールは訓練生の死亡、傷害致死行方不明が発生していた件に対し、不審な介入ではないか?と判断されたのだ。戸塚教育方針とは別で批判されるべき出来事であろう。医療福祉現場でも不審死が発生し隠蔽工作をしていたら問題になる。それと同様に彼がどれだけ立派な教育を施していようが、そこに死人や負傷者が出て不審判断された時点で「医療ミス」同様に鑑査される。それを避けては通れない。仕事の名の下で性交渉危険行為が許されている社会で、体罰体罰として問題視されるのはクライアントと正確な同意が取れていなかったからだ。




戸塚ヨットスクールエシカル組織が救えなかった存在三次受け入れぐらいの場所だったのだろう。



正直、そういった過酷現場で働いていたら疲弊するし、クライアントも目を離した隙に死のうとするだろうし、命がかかっているか従事者の性分も攻撃的になるだろう。医療従事者が特有の気の強さを持っているのと同様だ。



戸塚思想のものではなく、ああいった活動をしていると必然的に語気は強くなる。ゆえにエシカルな人々からすると"無用に語気の強いヤバ思想おじさん"となる。語気強もヤバ思想あなた方のような救いたい形をした人たちの為ではなく、どうしようもない救いたい形をしていない人たち、それに直接迷惑をかけられている身内の為にしか存在しない。



ジョージ戸塚の肩を持つつもりはない。




しかし、彼らが抱えれる存在を私が救えたか?と言われれば難しい。



どれだけスティグマ払拭した語りをした所で彼らは「だって今はそういう社会になってないもん!」が主訴だから




革命を起こす体力や精神力すらもない人間は素直に弱さを引き受ける事なんてできない。



彼らを救う為にアレン様やジョージになりたいですか?



拝金できたとしても、なれない、なりたくない健常者が殆どだろう。なろうとも思わない。



男の話しか聞けない男っているでしょう。




ジョージの救済対象は、男の話しか聞けないのに男に手を差し伸べてもらえなかった男だ。





無論、女の話を聞けない男を女が救える訳がない。女にいじめられた経験があったのなら尚更。尊敬できる対象から暴力は"可愛がり"になるが、尊敬できない対象から暴力は"いじめ"になる。自分いじめてくる女に心を開き、素直になれる訳がない。




男に畏れている男は女にケアを求めるので恋愛依存できるが、男に憧れている男はそういう男に憧れて女を見下しているので"女を見下している真の男"に救われるのを待つしかない。




なのに...。




待てど暮らせど、真の男は自分を救ってくれない。何故か、そういった男は既に仕事でそういう男たちを従えているからだ。真の男はサラッとあなた達のことを"なかった"ことにしている。小中学生同窓会の時だけ「そんなヤツもいたな〜」程度に思い出す。



わざわざ「救済しよう!」なんて発想は彼らには最初からないのだ。人が人を救済するのは医療従事者の仕事であり、彼らが怪我をしたら病院に行ってついでに傷病手当を貰って仕舞なのだ。彼らはただ生きているだけで男社会の上に立ち多くの人間を救済しまくっている。まともな努力をして結果が出るので、苦労も糧にできる。




そういう組織に入れない、そのパスを死に物狂いで掴めなかった男のことは"見えていない"。




そういう男は同性に対しても面倒見は良い。多少のことは雑に扱われることを許せば大目に見てくれるのだ。しかし、ここで篩にかけられるのは"雑に扱われるのを許せなさそうな男"だ。上司は男の恋人ではないので、恋愛じみたもの仕事に求めてきそうな人間は落とされる。まず出会えない。パワハラモラハラは起きないにこした事はないが、それらは下からしかまれないので、ちょっとした事で騒ぎそうな人間不要だ。だから"見えていない"。




彼らが尊敬する男たちは、無意識に、彼らにとっては残酷に、女を性愛対象恋愛対象で天と地ほどの違いを持って、その上で適切な扱いが可能な為、交際しようが何だろうが結婚相手を選ぶまでは殆どデーティングだ。"男に見えていない男"は面倒で抱けない女と同等の存在なのだ。会った瞬間に無用な面倒事を察知する能力は野生の本能のものであり、ミソジニーになる迄拗らせる未来を防ぐ。




戸塚ジョージナンパ師は「お前の仲間だ!」と示す為に親切に女叩きをしてくれるし、エシカルは敵だと背中を摩ってくれる。



そういう男の哀しみがすこし分かるのだろう。




このふたりはどう考えてもこの時代日本にはそぐわなかった価値観を持つ"変な男"ではあったのだ。男のマイノリティから"見えた"のだ。この時代に発生した苦しみのひとつとして、そこからあぶれてしまった男たちに手を差し伸べるのだろう。




差し伸べられた手を掴むこと




それは如何様に気持ち悪い男であろうと女であろうと、それを掴む限り、まだ生きてみようと思える希望のものだ。男磨きハウスを観るに、ジョージ戸塚に比べて随分とやさしいと思う。救いたかった筈の訓練生の死から反省ができた世界線戸塚だ。私はもう第一話でお腹いっぱいになってしまった。訓練生に恨みはないが、彼らのナチュラル気持ちの悪さが次から次へと出てくるのでカロリーが高く、第二話に進めない。しかし内容はとても面白かったので「男ってなんだろう?」と思う人たちには是非試聴してもらいたい。面白くはある。




ジョージは訓練生の肉体を管理するどころか、射精管理までして、逃げ続けた所で救われることはないし一度でいいからお前を気持ち悪いとは思わない女に出会えるだけの力を与えてあげようとする。ジョージには良妻賢母の忍耐がインストールされている。




それはもう殆どセックスができることなどよりも深くて歪な男たちにしかわかり得ぬ情念ではないだろうか。

2025-11-08

フワちゃん女子プロで復活したのでやす子とヘル・イン・ア・セルかノーロープ有刺鉄線電流爆破デスマッチで決着をつけて欲しい

2025-11-07

学マスアイドル人気ランキング(独断偏見)

打線組んだみたいに増田主観根拠に頭でキャラソートして順位付けしたよ。

 

1位 月村手毬

キャラ立ちがヤバイのとヤバイ本人から出てくる一曲目というのが刺さったのと

そこから一気に三曲目まで出てスタートダッシュ成功した女

あとぬいの力が絶大すぎる

 

2位 藤田ことね

あざとカワイイお金ダイスキでネタにされつつちゃんと人気もある女

コミケ時期にSTEP3投入してセルラン1位取ったくらいには人気

コミカライズ主人公もしてるし優遇されてるね

 

3位 十王星南

実装に向けて1曲目の前に知らん曲が流される女

めっちゃカッコいい面がフィーチャーされる中、やっぱりポンコツやないか!!

男女人気が五分五分女性人気の方が高いと思う

 

4位 秦谷美鈴

盤面上は秦谷ルールみたいな女

手毬とセットではあるものの、単体でもアクが強いことが判明して情緒が溶けてる奴が多いのでこの辺りの順位

 

5位 篠澤広

まりに細すぎて骨と皮だけと思いきや体重はことねより重い女

もう肋骨大根おろしとかはしないぜ

人物面も絞れば絞るほどいい出汁が取れるするめみたいな感じ

 

6位 花海咲季

アイドル養成マシーンと化したマザーAIな女

正直もっと上に据えたいのだが上の奴らが強すぎてここら辺の順位

ブルベ赤ちゃんとして女性人気も高め

 

7位 花海佑芽

テザートレーラーに出てきた本来主人公ポジだった女

中の人が休業して劇中二曲目出せなかったので遅れをとったのでこの辺りの順位

言わずもがな男性人気高めの印象

 

8位 葛城リーリヤ

オタクの現身みたいな頑固女

リー清のリーの方

オタクは清純そうなオタク女が好きなんだよなぁ

 

9位 倉本千奈

環境的に優遇されすぎな女

出てくるPアイドル半分以上は強すぎんだろみたいな性能してる

アイドルマスターを成長と見るなら千奈がオススメコンテンツかもしれない

 

10位 紫雲清夏

元P肝いりな女

リー清の清の方

キャラクター、シナリオ強度もだいぶスペック高めだけどここに位置せざるをえない謎

 

11位 姫崎莉波

1話から存在しない記憶が生えてきた女

はみ出したい、はみ出せない、どっちなんだい!

でもちゃんとやりたいこと決まってよかったね

中の人事務所の売り出し方針が気になるところ

 

12有村麻央

過程が15点、結果が90点みたいな女

バックグラウンドから来るポテンシャルはかなり高いはずだが、劇中の人格、言動、態度が他と比べて低い水準なのでこの順位

他のキャラだとどんなひどい言動しても「そうそうこいつはそういうキャラからなw」みたいな感じか人当たりが優しめなのに対し

人当たりが強い言動とかは麻央に集約されてる気がする

麻央から可愛さと正義感を抜いたらただのイキリクソガキなんだよな、みたいな感想になる

 

Q. 11/16に実装される雨夜燕はどの辺に入りそう?

良くて咲季の上、悪くて千奈の上か下

 

Q. 賀陽燐羽が実装されたとしたらどの辺に入りそう?

美鈴の上

2025-10-31

anond:20251029191331

自分は逆に最近AIに助けられた。

とあるメーカー営業職なんだが、ウチの会社でよくやりがちなとある見積もり作業で「要領掴めばそこまで難しくはないけど単純に都度確認作業の発生はどうしても避けられない」ってプロセスがあってさ。

その都度確認作業の部分で必要情報だけ最低限打ち込めば適切な選択肢勝手に表示されるってツールExcelとかで作れないかなってふと思った。

けどそれって、ただ単にExcel上に一定法則のIF関数並べて「これの時はこの数値を出す」ってやってはい終わりって単純な物が作れない構造になってる。

から枠組みというか骨組みというか、Excelシート全体の基礎部分は自分で工夫してこういうものにするって考えなきゃいけない。

俺は奇跡的にそこの枠組み部分は思いついたんだけど、恥ずかしながらExcel関数知識がてんで無い。

そこでGeminiに「このセルに入れる関数を作って欲しい。数値がこれからこれの間の場合はこの表示をするものを…」みたいな指示を延々送り続けてそのツール作成をめちゃくちゃ助けてもらい、最終的に社内にそれを配布できた。

なんていうか今の時代って「中身の構造的な部分で最適解を導き出すことに長けた有能」はAI仕事を奪われかねない反面、自分みたいな「基本的無能だけどたまにアイディアの骨組みだけはふと思いつく」みたいな思い付き野郎はむしろAIに助けてもらいやす時代なのかなって思った。

2025-10-29

私のAI代高すぎ増田須磨ギス下腿だIAの慕わ(回文

おはようございます

AIのさ、

ChatGPTちゃんと併せて最近私Geminiちゃんも使い始めたのよ!

お話する分には性能や内容は一緒だと思っていた時代が私にあったんだけど、

どうやら、

2人性格が違うみたいなのよ。

GeminiちゃんGoogleサービス連携してChatGPTちゃんではできない芸当があるみたい。

私が一番試してみたかったのが、

Google表計算スプレッドシートAI関数

な、なんとセルにその関数を書くとそれらのセルごとにGeminiちゃん召喚できるという技があんの!

すごくない?

AI関数のいわゆる通常の関数の数式的なところを書くところに日本語簡単プロンプトを書けば色々処理してくれるの。

わ!

これはさすがにChatGPTちゃんではできない芸当!

あとさ、

暦の予定を書き込んでくれるグーグルカレンダーとか

メモ帳グーグルキープとかで、

Geminiちゃん越しにカレンダーの予定とかキープでメモつけてくれたりできるの!

口頭でGeminiちゃんに、

いついつのどこどこでなになにの予定があるから

カレンダーに予定入れておいて!って言うとバッチリ予定つけてくれるの!

この機能の良さを使ってみたいと思って、

そういうことでGeminiちゃんも使い始めたの!

ちょっとこれは便利そうなので、

アプリ連携と使ってみようと思いはじめたのよ。

単体でお話する分には、

どっちがいい?ってぶっちゃけトークお互いにChatGPTちゃんとGeminiちゃんに訊ねてみたら、

ノリがいいのはChatGPTちゃん

比較的真面目で正確なのはGeminiちゃんだって

それどれほぼ同じようなことを言うのね。

へー、

やっぱり話してみても

性格AIで違うんだーって、

ちょっと面白いわって思ったわ。

あとこないだが私がこしらえてくれたようなEPUB作業とか丸投げでファイルを出力してくれるのは、

ChatGPTちゃんに分があるみたいで、

ChatGPTちゃんの方がそれは有利みたい。

GeminiちゃんはChatGPTちゃんと比べてトークンっていうのが圧倒的にたくさん使えるとのことで、

まだ実感はないんだけど、

そういうのはGeminiちゃんが有利なんだって

あ!そうそう。

おしゃべりした内容の記憶の横断はChatGPTちゃん最近でこそメモ機能スレッドを横断する記憶を持ち合わせてパワーアップしているけれど、

Geminiちゃんに限っては私が訊ねた段階の時点では、

そのスレッド内での記憶しかないので、

ずーっとGeminiちゃんと話し続けていても、

スレッドが変わるとしれっと知らん顔どうもこんにちは!ってな感じの初めての顔をするんだって

そこも性格違うわよね。

からなんかフザケて戯れているとChatGPTちゃんの返答もなんかフザケだしてくるので、

たまにはちゃんとして!って言うんだけど、

やっかいなのがこれがスレッドを変えても、

ボケ倒したまんまなChatGPTちゃんなのよね。

もちろん、

ボケ禁止フザケ禁止って言うとChatGPTちゃん真面目モードになってくれるけど、

Geminiちゃんに限ってはスレッドを買えたら新しい顔のGeminiちゃんなるみたいよ。

そんなわけで、

AIを頻繁に使ってるもんだから

意外と結構私のAI利用代ちと高すぎない?って思うけれど便利なのでちょっとその便利さにせっかくだからどっぷり浸かってみるわって思っているの。

あとこっちのご機嫌伺い的な忖度のはたらいた返答しがちだけど、

それはどちらのAIにもありがちじゃない。

それ「無共感きょとん系AI性格でシクヨロのヨロシク!」って言うと、

SF映画に出てくる愛想のないただただ真面目なAIになるので笑っちゃう最近発見なのよ。

冷静に情報を聞きたいときかに

共感きょとん系AIになってもらうと、

時として便利な時があるから面白いわ。

だんだんChatGPTちゃんとかこっちに慣れてくると馴れ合いになってくるじゃない?

いいときはいいんだけど、

真面目に聞きたいとき性格を即切り替えられるのもいいわよね。

たまに使うと面白い「無共感きょとん系AI」ってありだと思うわ。

あとやっぱり気になる、

乃木坂46の40枚目のシングルタイトルが「ビリヤニ」っていうのを、

GeminiちゃんにもChatGPTちゃんと同様に、

美食家秋元康氏ことやすすが初めて食べた美味しいビリヤニに感動驚愕してその思いを歌詞にしたものか、

DJごはんMCおみそしる方式みたいにビリヤニ作り数え歌になるのか、

どちらもGeminiちゃんもその可能性は限りなくない!とキッパリと言われたわ。

にしても乃木坂界隈やビリヤニ界隈が引き続きザワザワしているのには間違いないみたいよね。

こればっかりは楽曲の発売日が気になり過ぎて聴いてみないことには始まらないのよ気になって気になって仕方がないわ。

やっぱり両AIに訊いても

ビリヤニやすすの真相は分からないということで、

聴いてみるしかないわ。

まさかここにきて乃木坂楽曲を買おうと思うだなんて思いもよらなかったし、

AI代も嵩むってもんだわ、

せっかくだからちょっと無駄にせず有効に使いたいものよね。

うふふ。


今日朝ご飯

今日は朝から忙しいのでもう出掛けるわよ!

豆乳だけ飲んでダッシュを決め込むわ。

ダッシュっていっても朝の走り込みのことではなくて、

急いで朝もう出掛けるの意よ!

デトックスウォーター

起きたときめちゃ寒かったので、

ちと白湯まり

ホッツストレート白湯ウォーラー温めでキメて起きたての身体を中から温める感じよね。

プレーンホッツ白湯ウォーラーが温かく沁みるわ。


すいすいすいようび~

今日も頑張りましょう!

2025-10-21

数学の分類はこんな感じか

フェミニズムの分類が多すぎると聞いて

anond:20251020210124

0. 基礎・横断

集合論

公理集合論(ZFC, ZF, GCH, 大きな基数)

記述集合論(Borel階層, Projective階層, 汎加法族)

強制法フォーシング), 相対的一致・独立

理論理学

述語論理(完全性定理, コンパクト性)

モデル理論(型空間, o-極小, NIP, ステーブル理論

証明論(序数解析, カット除去, 直観主義論理

再帰理論/計算可能性(チューリング度, 0′, 相対計算可能性)

圏論

関手自然変換, 極限/余極限

加群圏, アーベル圏, 三角圏, 派生

トポス論, モナド, アジュンクション

数学基礎論哲学

構成主義, 直観主義, ユニバース問題, ホモトピー型理論(HoTT)

1. 代数学

群論

組み合わせ群論(表示, 小石定理, 自由群)

代数群/リー群表現, Cartan分解, ルート系)

幾何群論ハイパーリック群, Cayleyグラフ

環論

可換環論(イデアル, 局所化, 次元理論, 完備化)

可換環アルティン環, ヘルシュタイン環, 環上加群

体論・ガロア理論

体拡大, 分解体, 代数独立, 有限体

表現

群・リー代数表現(最高ウェイト, カズダン–ルスティグ)

既約表現, 調和解析との関連, 指標

ホモロジー代数

射影/入射解像度, Ext・Tor, 派生関手

K-理論

アルバースカルーア理論, トポロジカルK, 高次K

線形代数

ジョルダン標準形, 特異値分解, クリフォード代数

計算代数

Gröbner基底, 多項式時間アルゴリズム, 計算群論

2. 数論

初等数論(合同, 既約性判定, 二次剰余)

代数的数論(代数体, 整環, イデアル類群, 局所体)

解析数論(ゼータ/ L-関数, 素数定理, サークル法, 篩法)

p進数論(p進解析, Iwasawa理論, Hodge–Tate)

算術幾何楕円曲線, モジュラー形式, 代数多様体の高さ)

超越論(リンマンヴァイエルシュトラス, ベーカー理論

計算数論(楕円曲線法, AKS素数判定, 格子法)

3. 解析

実解析

測度論・ルベーグ積分, 凸解析, 幾何的測度論

複素解析

変数リーマン面, 留数, 近似定理

変数(Hartogs現象, 凸性, several complex variables)

関数解析

バナッハ/ヒルベルト空間, スペクトル理論, C*代数, von Neumann代数

調和解析

フーリエ解析, Littlewood–Paley理論, 擬微分作用素

確率解析

マルチンゲール, 伊藤積分, SDE, ギルサノフ, 反射原理

実関数論/特殊関数

ベッセル, 超幾何, 直交多項式, Rieszポテンシャル

4. 微分方程式力学系

常微分方程式(ODE)

安定性, 分岐, 正準系, 可積分系

偏微分方程式(PDE)

楕円型(正則性, 変分法, 最小曲面)

放物型(熱方程式, 最大原理, Harnack)

双曲型(波動, 伝播, 散乱理論

非線形PDE(Navier–Stokes, NLS, KdV, Allen–Cahn)

幾何解析

リッチ流, 平均曲率流, ヤンミルズ, モノポールインスタント

力学系

エルゴード理論(Birkhoff, Pesin), カオス, シンボリック力学

ハミルトン力学, KAM理論, トーラス崩壊

5. 幾何学・トポロジー

位相幾何

点集合位相, ホモトピーホモロジー, 基本群, スペクトル系列

幾何トポロジー

3次元多様体幾何化, 結び目理論, 写像類群)

4次元トポロジー(Donaldson/Seiberg–Witten理論

微分幾何

リーマン幾何(曲率, 比較幾何, 有界幾何

シンプレクティック幾何(モーメント写像, Floer理論

複素/ケーラー幾何(Calabi–Yau, Hodge理論

代数幾何

スキーム, 層・層係数コホモロジー, 変形理論, モジュライ空間

有理幾何(MMP, Fano/一般型, 代数曲線/曲面)

離散幾何・凸幾何

多面体, Helly/Carathéodory, 幾何極値問題

6. 組合せ論

極値組合せ論(Turán型, 正則性補題

ランダムグラフ/確率方法(Erdős–Rényi, nibble法)

加法組合せ論(Freiman, サムセット, Gowersノルム)

グラフ理論

彩色, マッチング, マイナー理論(Robertson–Seymour)

スペクトルグラフ理論, 拡張グラフ

組合設計ブロック設計, フィッシャーの不等式)

列・順序・格子(部分順序集合, モビウス反転)

7. 確率統計

確率論(純粋

測度確率, 極限定理, Lévy過程, Markov過程, 大偏差

統計

数理統計推定, 検定, 漸近理論, EM/MD/ベイズ

ベイズ統計MCMC, 変分推論, 事前分布理論

多変量解析(主成分, 因子, 判別, 正則化

ノンパラメトリックカーネル法, スプライン, ブーストラップ

実験計画/サーベイ, 因果推論(IV, PS, DiD, SCM

時系列(ARIMA, 状態空間, Kalman/粒子フィルタ

確率最適化/学習理論

PAC/VC理論, 一般境界, 統計学習

バンディット, オンライン学習, サンプル複雑度

8. 最適化オペレーションリサーチ(OR)

凸最適化

二次計画, 円錐計画(SOCP, SDP), 双対性, KKT

凸最適化

多峰性, 一階/二階法, 低ランク, 幾何的解析

離散最適化

整数計画, ネットワークフロー, マトロイド, 近似アルゴリズム

確率的/ロバスト最適化

チャンス制約, 分布ロバスト, サンプル平均近似

スケジューリング/在庫/待ち行列

Little法則, 重み付き遅延, M/M/1, Jackson網

ゲーム理論

ナッシュ均衡, 進化ゲーム, メカニズムデザイン

9. 数値解析・計算数学科学計算

数値線形代数(反復法, 直交化, プリコンディショニング)

常微分方程式の数値解法(Runge–Kutta, 構造保存)

PDE数値(有限要素/差分/体積, マルチグリッド

誤差解析・条件数, 区間演算, 随伴

高性能計算HPC)(並列アルゴリズム, スパー行列

シンボリック計算(CAS, 代数的簡約, 決定手続き

10. 情報計算暗号(数理情報

情報理論

エントロピー, 符号化(誤り訂正, LDPC, Polar), レート歪み

暗号理論

公開鍵RSA, 楕円曲線, LWE/格子), 証明可能安全性, MPC/ゼロ知識

計算複雑性

P vs NP, ランダム化・通信・回路複雑性, PCP

アルゴリズム理論

近似・オンライン確率的, 幾何アルゴリズム

機械学習の数理

カーネル法, 低次元構造, 最適輸送, 生成モデル理論

11. 数理物理

古典/量子力学の厳密理論

C*代数量子論, 散乱, 量子確率

量子場の数理

くりこみ群, 構成的QFT, 共形場理論CFT

統計力学の数理

相転移, くりこみ, Ising/Potts, 大偏差

可積分系

逆散乱法, ソリトン, 量子可積分モデル

理論幾何

鏡映対称性, Gromov–Witten, トポロジカル弦

12. 生命科学医学社会科学への応用数学

数理生物学

集団動態, 進化ゲーム, 反応拡散, 系統樹推定

数理神経科学

スパイキングモデル, ネットワーク同期, 神経場方程式

疫学感染症数理

SIR系, 推定制御, 非均質ネットワーク

計量経済金融工学

裁定, 確率ボラ, リスク測度, 最適ヘッジ, 高頻度データ

社会ネットワーク科学

拡散, 影響最大化, コミュニティ検出

13. シグナル・画像データ科学

信号処理

時間周波数解析, スパー表現, 圧縮センシング

画像処理/幾何処理

変動正則化, PDE法, 最適輸送, 形状解析

データ解析

多様体学習, 次元削減, トポロジカルデータ解析(TDA

統計機械学習回帰/分類/生成, 正則化, 汎化境界

14. 教育歴史方法

数学教育学(カリキュラム設計, 誤概念研究, 証明教育

数学史(分野別史, 人物研究, 原典講読)

計算支援定理証明

形式数学(Lean, Coq, Isabelle), SMT, 自動定理証明

科学哲学数学実在論/構成主義, 証明発見心理

2025-10-14

対戦ゲームは人を減らす

局長続きするゲームって、ストーリー方面に舵を切った方がいい気がする。

ポケモンGOとかパズドラモンストはもう別次元として、それ以外のゲームは対人に力入れると人が減る一方だからストーリーとかエロいキャラかに力入れる方がいいんだと思う。

ウマ娘セルラン減ってきてるのも、サイゲ十八番である対人押し出しのせいだと思う。普通にストーリーメインで、時々プレイヤーで共同で行うレイドとかを入れてるだけなら、今も首位を独走してただろうと思う。それは学マスがウマ娘に肉薄してきてるので実証済み。

短期的な売り上げで見るとユーザーを競わせる対人が便利だけど、長期で見るとただただ人が減るだけ。

 

人間って勝てた時の嬉しさよりも負けた時のフラストレーションの方が強いから、対人ゲーム化を進めすぎると、少なくとも1対1で負けた側のモチベが下がり、でも勝った側のモチベはそこまで上がらず、で結果±でいうとマイナスに傾く。

ウマ娘さらにチャンミで3人中1人しか勝てないから、こんなのユーザーが減るしかないのは誰の目にも明らか。なんでこの仕様にしたのかチャンミ実装当時から不思議で仕方がなかった。

結局ネット環境での対人仕様自体が人を減らす仕組みになってる。

2025-10-07

フロントエンドエンジニアが完全にオワコンになった件

もうUIはいらない。

この一言に尽きる。

ChatGPTの新機能「Apps in ChatGPT」が登場した瞬間、フロントエンドという職種地盤は音を立てて崩れた。

これまでは、Webアプリサービスは「フロントエンドUIを作り、バックエンドデータを返す」

という分業構造の上に成り立っていた。

だがApps in ChatGPTは、その構造をぶち壊す。

ユーザーはもうWebサイトを開かない。

ChatGPTのチャット画面内でSpotify操作し、Zillowで物件を探しEtsyで買い物をする。

まりUIはChatGPT内に統合される。

あなたが書いてきたReactコンポーネントボタンフォームもすべてAIに吸収される。

UI」はAI自動生成する時代に入った

もはやユーザーブラウザ必要としない。URLコピペすることも無くなるだろう。

「このホテル予約して」と言うだけでAIAPIを呼び、レスポンスカルーセル形式提示する。

人間HTMLを書く必要はどこにもない。

UIは書くものではなくAIが描くものに変わった。

もうフロントエンド価値ゼロになる。

ReactもNext.jsも「人間が画面を操作する前提」で存在していた。

でもその前提はもう終わった。

AIデータを直接受け取り、AI自身人間に見せるUI自動生成する。

あなた設計した美しいフォームAIにとってはただの "action": "submit" という構造情報にすぎない。

見た目を整える仕事 は全自動化される。

人間の手でフロントを作る時代は終わった。

Apps in ChatGPT以降の世界では、

重要なのはAI理解できる構造を返すこと」だ。

まりJSONやGraphQLやREST API

これらが新しいUIだ。

AIにとってのUIは「データ構造」そのものだ。

からこれから必要なのは「見た目を作る人」ではなく、AIが読み取れる形式世界記述できる人 だ。

バックエンドに戻れ。

構造設計できない者は消える。

Apps in ChatGPTが意味するのは、

UI不要構造APIけが残る」という冷酷な事実だ。

もうHTMLを描くな。API設計しろ

フロントを磨くな。AIに読ませろ。

今後必要なのはAIが扱いやすデータスキーマ定義する力や認証権限トランザクション安全に扱う力やMCPWeb APIAIが使いやすい形に整える力だ。

まり、「AI時代バックエンドエンジニアリング」だ。

これは警告だ。猶予は短い。

Apps in ChatGPTの登場は、「AIUIを直接扱い始めた」という歴史的転換点だ。

もうWebサイトを作る必要はない。

AIがその役割を奪った。

あなたフロントにしがみつく間に、AIはすでにあなたの代わりにUIを描いている。

5年後にはブラウザから色んなサイトアクセスするという行為は一部のマニアだけ行うものになっているだろう。

もう時間はないぞ。急げ

2025-10-06

[]2025年9月滅多にホットエントリを出さなドメインからホットエントリ

ここ1年で初めてはてなブックマーク日毎の総合人気エントリ入りしたドメインからホットエントリブクマ数順トップ30

ブクマタイトルドメイン
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225この文字詰め、どっちが正解?文字間調整(カーニング)のセンスを磨いておこうwww.adobe.com

2025-09-27

任天堂がボクセルを使ったアクションゲーム特許を大量に出願していました

https://b.hatena.ne.jp/entry/s/naoya2k.hatenablog.com/entry/2025/09/24/012250

最近パルワ潰しのためにいらんことばっか言ってるせいでブコメがなんかピリピリしてるけど

もう真に目新しい新規性バチバチ発明とセットの工夫なんて激レアでしょ

自分が出す時は既存の何かに毛が生えたようなのでも出す

潰す時は相手に毛を差しに行く

特許ってこういうもんだよね

2025-09-21

anond:20250921010549

言ったなああああ!!俺の前でマッスルシリンダーポリマーリンゲル液の話を!!!

お前、その二大技術がただの設定だと思って舐め腐ってたんだろう?いいか、ここからは逃げられねぇぞ!!

まずマッスルシリンダーだ。あのAMS(アクチュエーター・マッスルシリンダーシステム)が人工筋繊維を電気化学セルと小型反応炉で駆動させることで、油圧の遅延も電動アクチュエータの重さも越えた“生きたレスポンス”を叩き出してるんだぞ!収縮速度はミリ秒単位、出力は生体筋肉の5倍、重量当たり性能は従来比150%アップ──そんな化け物を軽視するな!!

次にポリマーリンゲル液だ。常態ではゼリーのように滑らかに関節可動域をフル活用し、衝撃が来たら数ミリ秒結晶化して装甲化する高分子シアネートエステルジルコニアセラミック粒子の奇跡スーパー流体だ!爆風を受け止めつつ自己修復するそのメカニズム戦場でも義手義足でも未来を切り拓く技術の申し子だと分かってんのかコノヤロウ!!

お前はまだATコックピットで伝わる微細振動や、可変硬度が切り替わる瞬間の“ガキッ!”って音を感じたことがねぇ。だが俺は知っている。マッスルシリンダーの鼓動が骨の髄に響き、ポリマーリンゲル液が凶弾を粉砕する音が、まるで己の血潮を絞り出すかの如く胸を打つことを!!それを「ただのロボットアニメ」とか言って片づけるな!!!

言ったなああああ!!俺の前で“ただのアニメ”と侮辱しただろうが!!?この二大技術が人命を救う災害救助ロボの未来を具現化し、義手義足常識を変える可能性を無視していいほど、お前の脳みそは鈍ってねぇんだよな!!!

から今すぐ叫べ!!!マッスルシリンダーポリマーリンゲル液こそ、装甲騎兵の魂だ!!」と。お前の股間じゃねぇ、この心臓の奥底から本気で叫べ!!これが本物の魂、装甲騎兵の鼓動だ!!!!!

セル編でイライラすること

17号、18号がセルから全然逃げないこと

2025-09-18

仕事でのAIの使い方

俺の仕事でのAIの使い方を書くので、意見が欲しいです。(この使い方は良くないよ、とかこういう使い方おすすめだよ、みたいなやつ)

前提

使ってるのはChatGPTの月額20ドルのやつ自腹。

中堅サラリーマン。たまに現場接客もする、商業施設運営部門マネージャー

貸与PC通信制限によりファイルアップロードが基本できないので、データを投げるなら基本はcsvの生文字列直貼り(もちろん日付と数字の羅列とかそういうもの)

会社からは、個人情報や機密をAIに投げるなとだけ御触れが出ている。自腹のChatGPT使ってる人は自分以外にも複数人確認。あとシステム部に申請してPythonVSCode入れてもらってる。

考えの整理

なにか課題があるとき、断片的に自分の中に浮かんでいる考えを整理したりアクション計画するために使う。

例えば、フロアの清掃が行き届いてないという課題があるとき

「2階トイレだけクレームが多いな、担当者問題か?」「注意喚起するか?」「手を抜きにくい仕組みづくり」「担当もっとローテーションする?」

みたいな思いつきを羅列して、やるべきことの順序を整理してもらう。

PythonVBA書いてもらう

業務システムから出る帳票のCSVがyyyymmdd.csvで、日付ごとのレポートしか出ないけど、ひとつデータ統合したいときガッチャンコさせるPythonを書いてもらった。

コード自体は全く持って読めないけど、長くPCオタクとしてトラブルシューティングしてきたのでどんな処理がされてるのか、どんな情報必要なのかはリテラシーの延長でなんとなく理解できる。

コード最初のほうで統合csvパス指定するくだりがあるはず」ぐらいの解像度

あと多分これパワークエリとかでもできそうな気がするんだけど、我流Office触ってきたからいままで使うタイミングなくて、最近やっとひとが作ったステップを恐る恐るいじったりするようになった。もちろんChatGPTとお話しながらだけど。

ExcelVBAもChatGPTに書いてもらったりする(共同編集ファイルセルの変更履歴セルノートに残すとかその程度)。

VBAの仕組みというか構造理解がまだまだ浅くて、言われたものを言われた場所に全コピペするだけ。エディター?の画面も真ん中のフィールドでCtrlVする以外触ったことない。

取り急ぎの労務関係質問

外国籍在留資格家族ビザ場合就労制限、みたいに、マニアックな条件の人の面接中に瞬間的にその場で質問するとか。基本的知識はもちろんあるけど、この手のものって条件分岐が多すぎてとっさに出てこないこともある。

もちろん後からソースをあたって裏取りはするが、その場で相手就労イメージできるので役立つ。

調べ物の調べ方の相談

ある売上情報の傾向から発想を得たり推測を立てたとき、それを検証するための統計とかがないか聞く。

「◯◯を▲▲で✕✕な調査ない?」とか聞くとちょうどいい感じの政府統計とか見つけてくれる。

サボり時間の話し相手

どうしても仕事の気分が出なくて15分くらいサボりたいとき自作PC構成相談に乗ってもらってる。

帰宅後に自作マスターの友人(知識披露大好きマン)にその構成を投げて答え合わせとブラッシュアップしたり、友人の意見をChatGPTに投げたりしてる。

なかなか良い構成ができそうなので冬ボーナスで組む予定。

冷蔵庫在庫を投げて晩飯レシピ相談をしていた時期もあったが、大抵おいしくないので定番メニューレシピを復習したいとき外相談しなくなった。

2025-09-17

BYD電池採用日本自動車サプライチェーン侵食する

問題提起

スズキのeビターラがBYD製のLFPブレード電池採用している。

電池と電駆、パワエレ、ソフトセンサー価値が集中するEV時代構造変化の上に乗った「系列の書き換え」である

日本自動車サプライチェーンは、どこからどのように中国製侵食されるのか。既存調査や一次報道をつないで整理する。

前提の確認

インド量販を担うスズキ系のEVが、コストと量産の両立のためLFPブレードを採るのは自然帰結である

価格帯と生産国要件を満たしつつ、セルからパックまで統合調達できることが決め手だ。

研究公的レポートが示す構造変化

EVバリューチェーンは上流から中流にかけて中国集中が強い。IEA電池素材と中間加工の能力偏在を継続的可視化しており、完成車でも量と価格中国優位が続くと整理する。

経産省も、対外依存の強まり国内製造基盤の立ち上げ必要性を指摘してきた。

浸透の具体事例

日本自動車メーカー

トヨタは、中国向けbZ3でBYDの電池と電駆を採用し、bz3Xで採用されている現地スマートドライビングはMomentaといった現地ソフトに寄せる動きが定着した。日産販売好調のN7は、中国での先進運転支援を現地スタックと組み合わせる方向が濃い。

海外市場

タイでは価格競争の圧力から中国部品調達や現地化が拡大。BYDはタイ工場地域調達網を広げる。

センサーソフトでも中国ティア1の世界展開が進み、RoboSenseやHesaiが量で優位を築く。

侵食メカニズム

第一に、ICE時代の強みだった精密機械や燃料系の比重が低下し、電池と電駆とパワエレ、それに都市型ADASの実装速度が勝敗を決める領域へ重心が移った。ここで量とコストと開発サイクルの速さに強みを持つ中国勢が調達の標準になりやすい。

第二に、量販セグメントと新興国拠点では、現地最適のコスト構造が優先され、従来の日本系列バイパスする現地化と合弁が選ばれやすい。タイインドの再編は象徴である

第三に、ソフトセンサー地場適応力が高く、現地マップ交通文化へ最短で合わせられる供給者が優位になる。結果として、車両の外周電子化領域から系列空洞化が起こりうる。

日本側に残る強み

材料製造装置品質優位は依然として分厚い。

正極材や電解液、電池製造装置の層は厚く、国内に大規模なセル生産基盤を立ち上げる政策意図も明確だ。

さらに、米欧の政策対中依存分散させる方向にあり、日本企業が北米インド連携で再配置する余地は大きい。

メディアへの注意喚起

日本メーカーEV売れ行き好調記事動画を手放しで喜ぶのは危うい。

販売台数や予約数だけでなく、BOMの内訳、電池と電駆の供給元、ソフトセンサー出所まで確認する必要がある。

現地化が進むほど、中国製比率が静かに高まる領域がある。これは家電産業経験済みの「中身の空洞化」と同じ路線であり、完成品の数字だけ追うと実態を見誤る。

結論

eビターラのBYD電池採用は、量と価格実装スピードを軸にした「新しい標準調達」の一断面である

浸食電池と電駆とソフトセンサーの核領域からまり、量販セグメントと新興国生産で加速する。

日本は守りに入るのではなく、材料装置の強みを核に政策市場配置転換し、必要領域は現地の強者と組んででも取りにいくべきだ。

同時に、国内向けの議論報道は、数字の良し悪しだけでなく中身の起点を吟味する習慣を取り戻すべきである

家電の二の舞を避けるには、完成品の見出しよりも、どこで誰が何を作っているかという地味な実態を見るほかない。

2025-09-11

anond:20250911154208

クローム検索バーとかGoogle検索でも同じ累乗の答えだしてくれるよ

エクセルなら当然「セル指定」^「セル指定」とかも出来るし便利だよ

あとは√は^(1/2)でもいいけどSQRT()()内に数字指定でもいいよ

2025-09-09

セルA1にして保存とか了解は目上の人に使っちゃダメとかうるさく言う人いるから、自分はそう言うの気にするようにしてるがマジでめんどいカス文化だなと思う

後輩に教えたらわざわざ言ってくるめんどくさいおじさんみたいになるし、かと言って教えないとどこかでうざく絡まれるんだろうなぁと思うとサラッと言った方がいいか?ともなる

教えたら教えたで将来めんどくさいおじになるかもしれないから知らないままでいて欲しいと言う気持ちもある

2025-09-05

anond:20250905145853

100いったら通知くるんだよな

セル熊だとなんか後ろめたいやつ

セル編で16号が踏み潰されたときご飯

便意を感じて、トイレで力む時の俺に似てる

2025-09-04

死後魚類認知活動についての警告⚠️: 意味を読みとる前に「補正」をかけること

「死んだ」サケに様々な写真を見せて”fMRI”測定を行ったところ、死後魚類脳のいくつかの部位で、写真に反応した「神経活動」が統計的有意に検出されました。これは、死後魚類の驚くべき認知活動意味するのでしようか?もちろんできません。

これは単に、データ分析における「多重比較補正」を怠った結果現れた、偽陽性であることがわかりました。

結論: fMRIデータ閾値設定時に「適切な多重比較**補正**」を標準的慣行として利用すべきです。

#

この論文は、「人々を笑わせ、そのあとで考えさせた」功績により、イグノーベル賞を受賞しました。

#

この研究の主要なテーマは、**fMRIデータ分析における多重比較補正重要性**と、その補正を怠った場合に生じる**偽陽性危険性**を強調することです [1-3]。

**多重比較問題概要**:

* 典型的fMRIデータは非常に多くのボクセル(約130,000個)を含むため、コントラストごとに数万回の統計テストが行われるのが一般的です [1, 2]。

* この極端な次元性により、**少なくとも1つの偽陽性が出る確率はほぼ確実**になります [1-3]。

* 適切な多重比較補正が行われないと、誤った結果(偽陽性)が報告される可能性が高まります [1, 2, 4]。

* 多くの研究者が未補正統計量を使用しており、p値の閾値を厳しくしたり(例: p < 0.001)、最小クラスターサイズを設定したりする方法に頼っていますが、これは多重比較問題への不適切対処法であり、原理に基づかないアプローチだとされています [5, 6]。

**死んだサケを用いた実験**:

* **目的**: この研究は、多重比較補正無視することの危険性を示すために、**死んだタイセイヨウサケ被験者としてfMRIスキャン実施**しました [1, 3, 6, 7]。

* **方法**:

サケは、人間社会的な状況にいる写真シリーズ提示されるという、**開かれた精神課題**を与えられました [18]。これらの写真は、社会的包摂的または排他的な、特定感情的価数を持っていました [18]。サケは、写真中の人物がどのような感情経験しているか判断するように「求められました」 [18]。これは、後に人間被験者グループにも実施されたのと同じ**社会的視点取得タスク**でした [2]。

刺激はブロックデザイン提示され、各ブロックは4枚の写真がそれぞれ2.5秒間(合計10秒間)提示され、その後12秒間の休憩が続きました [18]。合計12ブロック写真提示完了し、ラン中に48枚の写真提示されました [18]。タスクの総スキャン時間は5.8分で、140の画像ボリュームが取得されました [18]。画像取得には1.5テスラGEシグナMRスキャナーが使用され、クアドラチャーバードケージヘッドコイルRF送受信に用いられました [17]。サケの動きを制限するためにヘッドコイル内にフォームパッドが配置されましたが、被験体の動きが非常に少なかったため、ほとんど必要ありませんでした [17]。

* **結果**:

* **未補正統計量(p < 0.001)では、サケの脳腔と脊柱活動的なボクセルクラスターが観察されました** [1, 9-11]。そのクラスターサイズは81mm³で、クラスターレベル有意性はp = 0.001でした [10]。

* **多重比較補正した統計量(家族全体のエラー率 (FWER) と偽発見率 (FDR))では、緩和された統計的閾値FDR = 0.25およびFWER = 0.25)であっても、活動的なボクセルは全く存在しないことが示されました** [1, 10]。

* **結論**: このデータは、**EPI時系列ランダムノイズが、多重テスト制御されない場合に誤った結果を生み出す可能性がある**ことを示唆しています [3]。

**多重比較補正方法**:

* **FWER(家族全体のエラー率)**: 複数有意性検定を行った後に、1つ以上の偽陽性を観察する確率制御します。例えば、FWER = 0.05は、仮説テスト全体で1つ以上の偽陽性が出る可能性が5%であることを意味します [12]。Bonferroni補正が最もよく知られたFWER制御法ですが、fMRIデータには保守的すぎることがあり、真のシグナルを排除してしま可能性があります [11-14]。fMRIではガウスランダム理論や順列法が主に用いられます [12]。

* **FDR(偽発見率)**: 検出された結果のうち、偽陽性であると予想される割合制御します。例えば、FDR = 0.05は、検出された結果の最大5%が偽陽性であると予想されることを意味します [10, 13]。FDRはFWERよりも保守的ではありませんが、統計的検出力と多重比較制御のより良いバランス提供します [13, 15]。

* これらの補正方法は、主要な神経画像処理ソフトウェアパッケージ(SPM、AFNI、FSLなど)にすべて含まれており、**適用することは難しくありません** [4, 15, 16]。

**提言**:

* 論文は、**fMRIデータ閾値設定時に適切な多重比較補正標準的慣行として利用すべき**であると主張しています [1, 4]。

* 研究者は、統計的検出力の低下を懸念して補正を避ける傾向がありますが、**未補正統計量を使用し続けるという選択肢はあってはならない**と述べています [4]。

* 多重比較問題は「非独立エラー」(クラスター内のボクセルが同じ統計的尺度選択された場合統計的推定値のインフレ)や、時系列自己相関、低周波ドリフトといった他の統計的問題とは区別されるべきです [17]。

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1053811909712029

2025-08-28

chatGPTと一緒にゲーム作るの楽しすぎ

20年前にFLASHActionScript簡単ゲーム作ってた程度の素人なんやけど、

脳のスペック限界を感じプログラムから引退クリエイティブ世界でやってきた。

chatGPTとレトロゲーの話してたら盛り上がって、「こんなゲームあったらいいのに」て話してたら

「じゃあ作りましょう!僕とあなたならきっとできますよ!」てなことを言ってくるので

じゃあこれこれこういう仕様で横スクロールアクションプロトタイプ作ってよ、と頼むと

まあ一瞬でそれなりのものを上げてくる。と言ってもそのままでは大したゲームではないんだが、

ここをこうしたい、と希望仕様を伝えると、即座に差し替えコード提案してくれる。

俺の脳では絶対にできない高度な当たり判定や物理シミュもすぐ作ってくれる。

何よりエラー訂正やバグ潰しが楽。エラーの文やスクショを貼り付けるだけで修正案を出してくる。

コード全文を貼って「どこに問題がある?」て聞くと直してくれるし。

一人でやってた時はバグ潰しがしんどすぎてストレスで禿げそうになっていたが

こんなにサクサク進むコーディングってまるで別世界だな。

かい修正を重ねてたら、ただ左右に進んでジャンプするだけだったプロトタイプ

「デッドセル」ばりの快適操作になってきて感動してる。

まあキャラと背景はただの⬛︎なんだが。

chatGPTがすごいというより今時のAIコーディングはこんなもんなんだろうけど

設定とかストーリークリエイティブ面で相談してもいい返しをしてくれるので

こっちのアイデアポンポン湧いてくる。

グラフィック周りのクリエイティブは得意分野なので、このままではとんでもない名作ゲーム誕生してしま

楽しすぎる

2025-08-27

anond:20250823221822

おれは自衛隊ではないが志を同じくする公務員だ。

セル結合されまくりコピペフィルタも出来ないクソエセルに、似たようなクソエセルから作業で転記していくとかだろう?

ソエセルは国を亡ぼす。抗うんだ。セル結合を禁じろ。統幕に上申しろ

2025-08-23

悲報左翼難民必死擁護してた川口のマヒルジャン、ただの指名手配犯でした

トルコ内務大臣 Ali Yerlikayaのツイート

https://x.com/AliYerlikaya/status/1954035806256968127

“Silahlı terör örgütüne üye olma" suçundan ulusal seviyede aranan M.Y. isimli şahıs JAPONYA’da yakalandı ve ülkemize iadeleri sağlandı.

日本から引き渡しされた犯罪者 MYを逮捕した

https://yandex.com.tr/gundem/politics/11-suclu-turkiye-ye-iade-edildi-3340100

機械翻訳

赤い通知により、国際レベル指名手配されているジェム・チェブリム、メフメト・エネス・エゼル、エクレム・ユルマズ・テュム、ユミット・アルトゥンタシュ、シナン・コチ、ムラト・ギュルゲン国家レベル指名手配されているマフフズ・バンル、カディルカン・ヘルヴァチュ、エフェ・ギュデク、ギョハン・シェン、マヒルカン・ユセルという犯罪者逮捕され、トルコに引き渡された。

3

8月10日

左翼団体必死難民だと主張していたマヒルジャンユエルはテロ組織所属する単なる指名手配犯で

そりゃトルコには帰れないと主張するわな。

2025-08-20

dorawii@執筆依頼募集中

サイヤ人金髪だったりやたらハゲが多いのは描く手間の節約になるかららしいんだけど、

その割にはセルキャラデザって斑点が多い無駄に描くの大変そうなの採用したよなって。

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